Kesehatan

Potensi AI Dalam Perawatan Kesehatan

Sejujurnya, kita hidup di masa depan yang kita semua impikan beberapa tahun yang lalu. Jika memprediksi secara akurat suatu kejadian atau peristiwa adalah salah satu niat utama kami dengan teknologi beberapa dekade yang lalu, kami sebenarnya berada di titik waktu di mana ide ini menjadi kenyataan.

Saat ini, perangkat komersial seperti Apple Watch secara akurat memprediksi serangan jantung dan masalah jantung dan memperingatkan pengguna sebelumnya sehingga mereka dapat mengambil tindakan pencegahan atau menghubungi dokter mereka. Meskipun penyakit virus menghancurkan tanaman, sepenuhnya karena teknologi dan kemajuannya kami dapat dengan cepat memecahkan dan mengembangkan vaksin untuk itu.

kesehatan industri sangat diuntungkan oleh teknologi – terutama Kecerdasan Buatan. Dalam postingan ini, kami akan mengeksplorasi secara detail bagaimana AI membentuk masa depan teknologi kesehatan, manfaatnya, dan batasan yang terkait dengan penerapan AI secara efektif di seluruh rumah sakit, pusat diagnostik, dan pusat layanan kesehatan lainnya.

Seberapa relevan AI untuk Perawatan Kesehatan?

Inti dari AI adalah untuk bekerja dengan cara yang tidak pernah bisa dilakukan manusia. Sistem canggih saat ini dapat melakukan komputasi luar biasa dengan sangat cepat, memungkinkan peneliti dan pakar kesehatan memanfaatkan potensi teknologi untuk tujuan penelitian dan pengembangan. Selain itu, AI juga memiliki kemampuan preskriptif dan prediktif, yang memungkinkan pemangku kepentingan membuat keputusan yang akurat, relevan, dan paling efektif.

Namun, AI adalah istilah yang sangat umum. Untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang seberapa relevan AI, mari kita bagi menjadi beberapa sayap dan memahami relevansi masing-masing dengan segmen perawatan kesehatan yang beragam.

Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, dan Jaringan Neural

Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf Tindakan membuat mesin belajar dan proses pelaksanaan tugas secara mandiri, pembelajaran mesin dan teknologi terkaitnya dapat digunakan untuk menjalankan simulasi kombinasi obat dan dalam memberikan perawatan perawatan kesehatan yang presisi.

Dari memprediksi timbulnya penyakit keturunan pada individu hingga memberikan hasil yang akurat tentang efektivitas obat dalam tubuh manusia, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf dapat digunakan untuk mengerjakan konsep dan topik yang saat ini berada di luar jangkauan manusia.

NLP

Disingkat sebagai Pengolahan Bahasa alami, ini ada hubungannya dengan pemrosesan ucapan dan teks. Modul AI digunakan untuk memproses dan menganalisis ucapan dan teks untuk sentimen, terjemahan, ucapan-ke-teks, dan sebaliknya, dan banyak lagi. Salah satu cara menonjol NLP relevan dalam perawatan kesehatan adalah dapat menyusun dan memproses sebagian besar data perawatan kesehatan tidak terstruktur seperti laporan, jurnal, EHR, dan bahkan makalah ilmiah dan memvisualisasikan kesimpulan.

robot

Apa yang terdengar lebih seperti penempatan di gudang dan pabrik sebenarnya tergabung dalam pusat kesehatan juga. Robot fisik canggih membantu ahli bedah saat ini dalam melakukan operasi invasif presisi-berat. Operasi pada organ sensitif tubuh manusia seperti sumsum tulang belakang, prostat, leher, dan otak dilakukan dengan bantuan robot fisik saat ini.

RPA

RPA adalah singkatan dari Robotic Process Automation, di mana beberapa tugas yang paling berlebihan di pusat kesehatan dan rumah sakit diotomatiskan untuk dieksekusi. Ini bisa sesederhana mengirim pemberitahuan janji temu atau pengingat kepada pelanggan atau serumit memperbarui tagihan pasien atau mengekstraksi data dari sumber yang tidak terstruktur.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Kasus Penggunaan AI-sentris dalam Perawatan Kesehatan

Gunakan kasus dalam perawatan kesehatan Untuk memberi Anda gambaran sederhana tentang seberapa cepat rantai layanan kesehatan menerapkan AI ke dalam sistem dan alur kerja mereka, pahami bahwa nilai pasar AI dalam perawatan kesehatan diperkirakan akan tumbuh pada tingkat gabungan 41.8% dalam 7 tahun ke depan. Nilai pasar mencapai sekitar $6.7 miliar pada tahun 2020.

Ini hanya menunjukkan bahwa kasus penggunaan kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan hanya meningkat. Tapi apa mereka? Mari kita cari tahu.

  1. AI digunakan dalam pengembangan antarmuka antara mesin dan otak manusia. Dari sisi kesehatan, sistem ini ditujukan untuk meningkatkan kualitas hidup pasien yang menderita stroke, ALS, lock-in syndrome, atau gangguan neurologis ireversibel lainnya. Dengan sistem atau alat bantu tersebut, pasien dapat merespon dan berkomunikasi dengan lebih baik.
  2. Alat radiologi saat ini membutuhkan kebutuhan akan sampel fisik untuk keperluan diagnosis. Namun, dengan implementasi AI, alat radiologi canggih sedang dikembangkan yang dapat memprediksi atau memproses sampel dari biopsi dan entitas diagnostik lainnya untuk mendapatkan informasi yang akurat.
  3. Terlepas dari kemajuan dalam perawatan kesehatan, masih ada sudut dunia yang belum melihat dan mengalami perawatan kesehatan primer dan manfaatnya. Penggabungan AI dapat membantu membawa fasilitas kesehatan ke wilayah tersebut dan membantu meningkatkan kehidupan dan gaya hidup orang-orang di sana.
  4. Peran AI dalam onkologi sangat penting dan sekaligus fenomenal. Algoritme pembelajaran mesin yang canggih dapat membantu peneliti secara akurat memprediksi timbulnya tumor ganas atau waktu yang jinak bisa berubah menjadi ganas. Dari perspektif pencegahan, AI juga digunakan dalam studi dan pengembangan inhibitor pos pemeriksaan. Onkologi sedang dipelajari secara ekstensif dengan bantuan AI untuk lebih banyak data dan pengambilan keputusan berdasarkan tujuan untuk diagnosis dan perawatan.
  5. AI juga digunakan untuk melacak dan mengatasi epidemi obat palsu dan membuat pasien yakin akan keaslian obat yang mereka konsumsi setiap hari.

Wrapping Up

Meskipun ini adalah fase yang menarik dalam evolusi perawatan kesehatan, ada banyak tantangan dalam keterbatasan ruang. Implementasi AI tidak semudah kedengarannya. Ini futuristik dan ambisius, ya!

Namun, penggabungannya juga rumit. Ada kekhawatiran seperti interoperabilitas data, keamanan, protokol lanjutan, standar dan kepatuhan, de-identifikasi data, dan banyak lagi. Tidak hanya itu, tantangannya dimulai dari saat Anda memutuskan untuk mengembangkan perangkat bertenaga AI solusi kesehatan karena Anda akan membutuhkan banyak data perawatan kesehatan untuk melatih modul AI Anda.

Di situlah perusahaan yang dapat diandalkan suka menanggung masuk ke dalam gambar. Kami merintis data pelatihan AI untuk pengembangan sistem perawatan kesehatan canggih yang akan digunakan di seluruh dunia untuk berbagai tujuan. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Anda bisa mendapatkan data pelatihan AI untuk proyek Anda, mencapai kepada kita hari ini.

sosial Share